• Title/Summary/Keyword: 의존 구조 레이블

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Labeling Dependency Structures using CRFs (CRFs를 이용한 의존구조 구문 레이블링)

  • Jeong, Seokwon;Choi, Maengsik;Kim, Harksoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.137-138
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    • 2013
  • 본 논문에서는 의존구조 분석 결과로부터 구문 레이블을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 의존 구조 분석 결과의 의존소-지배소 쌍에 대해 자질을 생성하고, 문장 단위로 CRFs를 이용하여 구문 레이블을 부착한다. 실험을 통해 90.8%의 정확도를 보였고, 구문 레이블이 없는 의존구조 시스템의 후처리로 사용 가능하다.

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Labeled Statistical Korean Dependency Parsing with Global and Local Information (전역 및 지역 정보를 이용한 SVM 기반 한국어 문장 구조 및 격 레이블 분석)

  • Lim, Soojong;Lee, Changki;Jang, Myung-Gil;Ra, DongRyul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.207-212
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    • 2009
  • 한국어 문장의 구조 및 격 레이블 분석을 위해서 SVM 모델을 이용하여 얻어진 전역 및 지역 정보 통계 모델에 기반한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 후방 beam search 알고리즘을 이용하여 부분 구문 분석을 하는 과정에서 지역 의존 정보를 사용하였고 이렇게 구성된 문장의 후보 구조에 대해서는 전역 정보 모델를 사용하여 최적의 문장 구조 및 격 레이블을 분석하였다. 제안하는 방법은 지역이나 전역 중 한 개의 모델만을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 지식 DB 사업의 한국어 의존 구문 분석 말뭉치를 이용하여 실험한 결과 전역 정보나 지역 정보만을 사용한 결과보다 각각 1.2%, 3.3% 높은 79.1%의 문장 구조 및 격 레이블 분석 정확률을 나타냈고 전역 정보만을 사용할 때보다 약 76배 이상의 빠른 속도 향상을 보였다. 향후 연구로는 지배소 단위, 구 묶음 단위 등으로 통계 정보를 세분화하여 좀더 높은 성능 향상을 기대한다.

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An Efficient Scheme for Creating Concurrency Information in OpenMP Programs (OpenMP 프로그램을 위한 효율적 병행성 정보의 생성기법)

  • Ha, Ok-Kyoon;Kim, Sun-Sook;Jun, Yong-Kee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.534-539
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    • 2010
  • OpenMP 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료 경합과 같은 병행성 오류는 디버깅을 위하여 반드시 탐지되어야만 한다. 그러나 이를 탐지하는 것은 어려운 일이다. 접근사건의 발생 후 관계를 기반으로하는 경합 탐지 기법은 프로그램의 수행 중에 발생하는 스레드의 병행성 정보를 식별하기위한 레이블을 생성하고, 생성된 스레드의 레이블을 기반으로 공유변수에 접근하는 사건을 접근역사를 통해 감시함으로써 경합을 탐지한다. 이러한 경합 탐지의 방법에서 레이블 생성을 위한 NR 레이블링 기법은 병행성 정보생성 시에 지역자료 구조를 사용함으로써 병목현상이 발생하지 않으며, 접근역사에 저장하는 레이블의 크기가 상수 값을 갖는 공간적 효율성을 제공한다. 또한 부모스레드의 정보역사를 정렬된 리스트 형태로 가져 병행성 정보 비교 시에 이진탐색이 가능하므로 시간적 효율성을 가지는 우수한 기법이다. 그러나, NR 레이블링은 레이블의 생성시에 부모스레드의 정보역사를 유지하기 위해서 내포 병렬성의 깊이에 의존하는 시간적 비용이 요구된다. 본 논문에서는 부모스레드의 정보역사 유지를 위해 상수적인 시간 및 공간적 복잡도를 갖도록 NR 레이블링 기법을 개선한다. 합성 프로그램을 이용하여 실험한 결과에서 개선된 기법은 최대 병렬성의 증가에 따라 레이블의 생성과 유지시 기존의 기법보다 평균 4.5배 빠르고, 레이블링을 위해 평균 3배 감소된 기억공간을 요구하며, 내포 병렬성에 의존적이지 않음을 보인다.

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MPLS Internet Traffic Engineering in IP Network (MPLS 인터넷 트래픽 엔지니어링 기술)

  • Jang Hee-Seon;Shi Hyun-Cheul
    • The Journal of Information Technology
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    • v.5 no.4
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    • pp.155-164
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    • 2002
  • MPLS is a integrated technology by using routing function and label swapping in the network layer. Based on the previous forwarding equivalence classes, it adds the fixed length label in ingress of the MPLS domain. For the routing, without the packet header information, it uses label for the forwarding decisions. In this paper, traffic engineering requirements in the MPLS internet will be setup. The traffic engineering function have to be performed previously with the network topology. In addition to, we presents the IP network topology and main function with MPLS signaling protocol.

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The Message Server Access Control Algorithm Enforcing Two Multi Security Policies (두개의 다중 보안정책을 준수하는 메세지서버 액세스 제어 알고리즘)

  • 김석우
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.4 no.2
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    • pp.71-88
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    • 1994
  • 메세지 전달시스템을 이용한 원거리 정보전달이 일반화되고 있다. X.400 메세지처리시스템 및 OSI 보안구조는 보안기능 및 서비스에 대한 표준을 개념적으로 정의하고 있으나, 메세지 전달시스템이 제공하는 보안서비스에 의존하여 중요정보를 송,수신하는 유저는 자신의 보안정책이 준수되기를 원한다. 이를 위해, 메세지 전달시스템과 유저의 독립적 또는 중첩된 2개의 다중 보안정책이 메세지 서버에서 준수되어야 한다. 메세지의 전송 및 프로세싱은 주체와 객체가 지닌 보안레이블이 강제적, 임의적, 마킹, 특권제어의 다중 보안정책에 부합될 때 액세스가 허용된다. 제안된 알고리즘이 메세지 서버에서 보안메카니즘으로 동작될 때, OSI 보안구조와 유저가 요구하는 보안요구조건이 만족됨으로서, 유저의 메세지가 안전하게 전송될 수 있다.

Indoor object detection method using a RGBD image (RGBD 카메라를 이용한 실내에서의 물체 검출 알고리즘)

  • Heo, Seon;Lee, Sang Hwa;Kim, Myung Sik;Han, Seung Beom;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.100-103
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    • 2015
  • 본 논문에서는 실내에서 RGBD 영상을 이용하여 물체를 검출하는 방법을 제안한다. 특정 물체가 아닌 일반적인 여러 가지 물체에 대한 특징을 규정하기 어려우므로 본 논문에서는 영상 정보에 의존하기 보다 물체와 픽셀의 기하학적 구조에 기반하여 물체를 검출한다. 우선 컬러 정보를 이용하여 대략적인 영상 영역분할을 하고 이를 같은 레이블로 분류하여 물체와 배경의 후보를 얻는다. 대체로 실내 환경에서 바닥은 평면이라 가정할 수 있으므로 바닥의 평면 모델을 만들어서 물체 후보에서 이를 제외시킨다. 또한, 물체에 대한 간단한 가정을 통해 바닥 이외의 배경 역시 물체와 구분하여서 물체 후보들을 가려낸다. 최종적으로 3 차원 공간에서 가까이 위치하는 레이블을 하나로 통합하는 과정을 통해 최종적인 물체 영역을 검출하고 이를 bounding box 로 표시한다. 직접 촬영한 몇몇 실내 RGBD 영상에서 실험한 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 물체 검출 성능이 좋은 것을 확인하였다.

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